Jaccard 距离的轮廓得分

Question

我正在为 uni 分配研究 kmeans 功能。 我们需要在一组数据上运行欧几里得聚类，然后在另一组数据上运行 Jaccard。 我们需要探索一些不同的模型来评估集群的数量，对于欧几里得来说，使用sklearn.metrics.silhouette_score非常简单，但这并没有提供使用 Jaccard 距离的选项。

因此，我想知道是否有人知道如何计算 Jaccard 距离？ 我设法为彼此之间的所有距离创建了一个矩阵。 我还在欧几里得距离中使用了 Elbow 方法，这对 Jaccard 也是有效的方法吗？

Answer 1

使用 metric="预计算"

from sklearn.metrics import silhouette_score
silhouette_score(dist_matrix, k_means_cluster_ids, metric="precomputed")